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概率编程的扩散模型

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内容提要

该文介绍了一种名为DMVI的新方法，用于在概率编程语言中进行近似推断。DMVI利用扩散模型作为真实后验分布的变分逼近，实现简单，不需要使用标准化流进行变分推断。在一组常见的贝叶斯模型中，DMVI的后验推断通常比现代方法更准确，计算成本相似且需要较少的手动调整。

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标签

Diffusion Model Variational Inference 变分逼近 后验推断 扩散模型 概率编程语言 贝叶斯模型
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